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基于EMD—ICA和HMM的风机故障分类方法
资料介绍
摘要：隐马尔可夫模型(HMM)是一种模式聚类和识别方法，独立分量分析(ICA)则是一种非常有效的非高斯数据
分析工具。其中，四阶累积量算法是一种数值稳定且鲁棒的ICA方法，非常适合用于振动信号的特征抽取，但独立
分量分析有一定的前提条件，借助经验模态分解(EMD)，消除噪声干扰，去除高频IMF部分，满足ICA的条件。因
此，利用ICA算法对某炼铁厂风机不同状态模式(包括正常和转子不对中)进行特征提取，HMM实现模式的最终分
类。对照分类实验结果，表明基于EMD—ICA的HMM 的故障分类方法不仅具有良好的模式分类能力，且实现简
单，在风机健康状况监测中有较大的应用潜力。
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| 基于EMD—ICA和HMM的风机故障分类方法.pdf | 205K |
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